PyTorch中的torch.cat簡(jiǎn)單介紹
1.toych簡(jiǎn)單介紹
包torch包含了多維疑是的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)及基于其上的多種數(shù)學(xué)操作。
torch包含了多維張量的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)以及基于其上的多種數(shù)學(xué)運(yùn)算。此外，它也提供了多種實(shí)用工具，其中一些可以更有效地對(duì)張量和任意類(lèi)型進(jìn)行序列化的工具。
它具有CUDA的對(duì)應(yīng)實(shí)現(xiàn)，可以在NVIDIA GPU上進(jìn)行張量運(yùn)算(計(jì)算能力>=3.0)
2. 張量Tensors
torch.is_tensor(obj):如果obj是一個(gè)pytorch張量，則返回True
torch.is_storage(obj):如果obj是一個(gè)pytorch storage對(duì)象，則返回True
torch.numel(input):返回input張量中的元素個(gè)數(shù)。
3.torch.cat
a = torch.ones([1,2]) ? b = torch.ones([1,2]) ? z = torch.cat([a,b],1) ? a Out[47]: tensor([[1., 1., 1., 1.]]) ? a Out[48]: tensor([[1., 1.]])
如果第二個(gè)參數(shù)是1，torch.cat就是將a,b 按列放在一起，大小為torch.Size([1,4])。如果第二個(gè)參數(shù)是0，則按行
行放在一起，大小為 torch.Size([2, 2]) 。
字面理解：torch.cat是將兩個(gè)張量（tensor）拼接在一起，cat是concatenate的意思，即拼接，聯(lián)系在一起。
例子理解：
import torch A = torch.ones(2,3) A #tensor([[1., 1., 1.], # ? ? ? ?[1., 1., 1.]]) B=2*torch.ones(4,3) B #tensor([[2., 2., 2.], # ? ? ? ?[2., 2., 2.], # ? ? ? ?[2., 2., 2.], # ? ? ? ?[2., 2., 2.]]) C = torch.cat((A,B),0) #按維數(shù)0（添加到行）拼接 C #tensor([[1., 1., 1.], # ? ? ? ?[1., 1., 1.], # ? ? ? ?[2., 2., 2.], # ? ? ? ?[2., 2., 2.], # ? ? ? ?[2., 2., 2.], # ? ? ? ?[2., 2., 2.]])
D = 2*torch.ones(2,4) M = torch.cat((A,D),1) ?# 按維數(shù)1（列）拼接 M #tensor([[1., 1., 1., 2., 2., 2., 2.], # ? ? ? ?[1., 1., 1., 2., 2., 2., 2.]]) M.size() #torch.Size([2, 7])
使用torch.cat((A,B),dim)時(shí)，除拼接維數(shù)dim數(shù)值可不同外其余維數(shù)數(shù)值需相同，方能對(duì)齊
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